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3篇 您的检索式:作者名="郑世跃"
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1基于森林资源二类调查数据的森林资源质量评价——以江西安福县明月山林场为例显示文摘森林资源质量评价有助于及时掌握森林资源的动态,为政府决策和企业制定森林经营方案等提供依据。以森林资源二类调查数据为评价依据,分别为商品林和公益林构建了林场级的森林资源质量评价指标体系,并运用层次分析法确定了各指标的权重;采用模糊综合评判法对安福县明月山林场的森林资源质量进行实例评价。结果表明:林场商品林资源质量为中等水平,商品林主要限制因子是林分蓄积生长量和年龄结构;公益林资源质量为优等,同时也存在幼龄林比重过大等问题;对林场森林资源总体而言,其质量处于中等水平,但整体上向可持续的方向发展。张邦文 郑世跃 欧阳勋志 韩天一 房焕英 赵芳 2011江西农业大学学报2011,33,6:31
2婺源县森林景观空间格局及其与景观美学质量关系探析显示文摘以江西婺源县为研究对象,以森林资源二类调查材料为主要信息源,以M apInfo6.5作为空间处理工具,对森林景观空间格局及其与美学质量的关系进行分析。结果表明:研究区的优势景观为阔叶林景观,又有多种景观类型分散在其内,构成分散的斑块景观结构类型;其基本构型以较大斑块为主,景观丰富度、多样性、林龄均匀度较高,破碎度、优势度较低,景观统一性与多样性有机组合及景观形状的适量有序化而不太规整。这些结构特征不仅对形成稳定的生态系统有着重要作用,也为该区提供了丰富多彩的美学和旅游资源。欧阳勋志 廖为明 俞社保 郑世跃 彭世揆 孙科辉 2005江西农业大学学报2005,27,6:10
3基于BP神经网络的林木资源资产批量评估模型优化显示文摘批量评估具有效率高、费用低且满足大量评估等优点。论文以中龄林为例,将BP神经网络应用于林木资源资产批量评估。通过比较学习算法、隐含层节点数,运用敏感性分析法确定影响因子对评估值的贡献程度,筛选输入层因子,从而优化了林木资源资产批量评估BP神经网络模型结构。结果表明:贝叶斯正则化法优于L-M算法;年龄、利率、蓄积、树种为强影响因子,这4个因子对评估值的贡献度超过60%;最优模型结构为BR 9-10-1,该模型平均绝对误差为32.46元/hm2,平均相对误差为1.28%,决定系数达0.999 7,模型拟合精度高,泛化能力强,能够满足中龄林林木资源资产批量评估的要求。吕丹 郑世跃 欧阳勋志 郭孝玉 2014江西农业大学学报2014,36,5:4
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